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摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
通过未来技术预测未来
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